Report dall'evento "Quanto dirompente sarà l'AI per l'industria del risparmio gestito?"

24.03.2026

NOVA-MBA Administrator

Quanto dirompente sarà l'AI per l'industria del risparmio gestito?

Un veloce riassunto...

• Evoluzione tecnologica e gestione dei dati: L'intelligenza artificiale non è considerata una rottura improvvisa, ma l'evoluzione di processi già esistenti (come le reti neurali). La vera innovazione risiede nella capacità di processare simultaneamente fino a 1.200.000 variabili per titolo, permettendo ai gestori di superare i limiti dell'analisi tradizionale e identificare correlazioni precedentemente invisibili.

• Impatto sui mercati e produttività: I benefici immediati dell'IA si concentrano sui fornitori di infrastrutture (chip, semiconduttori ed energia) e sulla produttività generale, in particolare negli Stati Uniti. Nel settore software e dei servizi professionali, si prevede uno spostamento del valore verso attività strategiche e decisionali, con l'IA che assumerà i compiti più standardizzati.

• Cambio generazionale e nuova domanda: Il settore deve prepararsi a un grande trasferimento di ricchezza nei prossimi cinque anni. I nuovi eredi, a differenza della clientela attuale focalizzata sulla fiducia personale, avranno un approccio nativo digitale e richiederanno strumenti tecnologici avanzati, rendendo l'adozione dell'IA una necessità strategica per rispondere alla nuova domanda.

  
  ... ed il report completo

  L’evento AI e Wealth Management, quanto dirompente sarà l’AI per l’industria del risparmio gestito, si è tenuto presso la sede milanese di Simmons & Simmons, in collaborazione con U. Chicago Alumni Club of Italy. Protagonista dell’incontro è stato Alessandro Penati, Partner di Albemarle Asset Management, intervistato da Roberto Ippolito, Managing Director di Clessidra Capital Credit. Il confronto ha offerto una riflessione ampia sull’impatto dell’intelligenza artificiale nella gestione del risparmio, nei mercati finanziari e più in generale nei servizi professionali.

  Uno dei messaggi centrali emersi è che l’AI non va letta come una rottura totale con il passato, ma come l’ultimo stadio di un lungo processo di evoluzione tecnologica. Neural networks e natural language processing fanno infatti parte di una traiettoria già avviata da molti anni. La vera novità degli ultimi tempi è stata la diffusione mainstream dell’AI, accelerata in modo decisivo dall’investimento di Microsoft in OpenAI. A rendere possibile questo salto non è solo la qualità dei modelli, ma anche la disponibilità di un’infrastruttura tecnologica che oggi consente di raccogliere, processare e analizzare dati in tempi molto rapidi.

  Dal punto di vista della gestione, la tecnologia viene vista anzitutto come uno strumento per fare meglio ciò che già si fa, riducendo i costi e attenuando alcuni bias decisionali. Nel risparmio gestito questo punto è particolarmente rilevante, perché le decisioni di investimento sono spesso influenzate da un numero limitato di variabili selezionate dall’analista o dal gestore. È stato ricordato che le variabili che possono influenzare un titolo sono fino a 1.200.000, mentre storicamente gli investitori si concentrano su un insieme molto ristretto. L’AI cambia questo equilibrio perché permette di esaminare simultaneamente una quantità di informazioni molto più ampia e di far emergere correlazioni che l’analisi tradizionale difficilmente coglie.

  Sul piano dei mercati, il primo impatto dell’AI riguarda chi possiede un vantaggio infrastrutturale. I benefici iniziali tendono infatti a concentrarsi nei settori che rendono possibile questa trasformazione, quindi chip, semiconduttori, infrastrutture tecnologiche ed energia. Allo stesso tempo, l’AI sta già mostrando effetti sulla produttività, soprattutto negli Stati Uniti, dove secondo quanto osservato nel corso dell’incontro la produttività è cresciuta in misura molto rilevante. Nel software, alcuni programmi continueranno a esistere, ma dovranno integrare l’AI per restare competitivi. Questo non elimina il valore degli operatori esistenti, anche perché molti beneficiano di switching costs elevati, che rendono difficile per i clienti cambiare fornitore. È probabile però che, nel tempo, i multipli delle software house si riducano, accompagnando il passaggio da società percepite come growth pure a realtà più mature.

  Interessante anche il passaggio dedicato ai professional services e al settore legale. Qui l’AI dovrebbe spingere verso un riposizionamento del lavoro umano sulle attività a maggior contenuto decisionale e strategico. Nel legale, per esempio, il focus dovrebbe spostarsi maggiormente sul contenzioso e sulle attività in cui il giudizio resta centrale, più che sull’elaborazione standardizzata o sistematica di documenti. In questa prospettiva, l’uso più

  efficace della GenAI sarà quello capace di apprendere dall’utente come svolgere determinati compiti, adattandosi ai processi e alle preferenze di chi la utilizza.

  Un ultimo tema importante ha riguardato il cambiamento generazionale nella clientela del wealth management. Oggi una parte rilevante della ricchezza è nelle mani di persone anziane, che hanno costruito il rapporto con il gestore soprattutto sulla fiducia personale. Nei prossimi cinque anni, con il grande trasferimento di ricchezza atteso, questo equilibrio potrebbe cambiare in modo netto. Gli eredi avranno spesso un approccio diverso, più digitale, meno legato al contatto diretto e più aperto a strumenti tecnologici avanzati. Per il settore del risparmio gestito questo significa che l’adozione dell’AI non sarà solo una scelta di efficienza, ma anche una risposta a una trasformazione della domanda.

  Lorenzo Bonanni (LinkedIn)